Analyse
Baptiste Crinière-Boizet
library(tidyverse)
library(openxlsx)
library(furniture)
library(ggsci)
library(lmerTest)
library(emmeans)
library(interactions)
library(kableExtra)
library(forcats)
library(ggpubr)
library(FactoMineR)
library(factoextra)# Importation des données
data <- openxlsx::read.xlsx("/home/baptiste.criniere/Documents/PB_FOOD_AH/Data/Cleaned_Data_SM2.xlsx", na.strings = c("NA"))
# Data management
data1 <- data %>%
dplyr::select(ID, FL_11_DO, VAS1_1, VAS2_1, VAS3_1, VAS4_1, VAS5_1) %>%
tidyr::pivot_longer(cols = c("VAS1_1", "VAS2_1", "VAS3_1", "VAS4_1", "VAS5_1"), names_to = "Time", values_to = "Stress") %>%
dplyr::mutate(Time = Time %>%
factor %>%
forcats::fct_recode("1" = "VAS1_1", "2" = "VAS2_1", "3" = "VAS3_1",
"4" = "VAS4_1", "5" = "VAS5_1"))Etude du stress
data1 <- data %>%
dplyr::select(ID, FL_11_DO, VAS1_1, VAS2_1, VAS3_1, VAS4_1, VAS5_1) %>%
tidyr::pivot_longer(cols = c("VAS1_1", "VAS2_1", "VAS3_1", "VAS4_1", "VAS5_1"), names_to = "Time", values_to = "Stress") %>%
dplyr::mutate(Time = Time %>%
factor %>%
forcats::fct_recode("1" = "VAS1_1", "2" = "VAS2_1", "3" = "VAS3_1",
"4" = "VAS4_1", "5" = "VAS5_1"))Description
Dans cette première partie, nous décrivons la variable stress à chaque point dans le temps. Dans la section suivante, nous procéderons à de l’inférence statistique pour déterminer si ces différences sont dues uniquement à “l’effet du hasard”.
Table 1
Dans ce premier tableau, j’ai représenté la valeur moyenne du stress
pour chaque groupe à chaque point dans le temps, accompagnée de
l’écart-type entre parenthèses.
On constate que la moyenne du niveau de stress est plus élevée pour le
groupe stressé à chaque point dans le temps, y compris au temps 1. De
plus, on observe également que la variabilité du niveau de stress,
représentée par l’écart type, est plus élevée pour le groupe
stressé.
tab <- data %>%
furniture::table1("Stress Time 1" = VAS1_1,
"Stress Time 2" = VAS2_1,
"Stress Time 3" = VAS3_1,
"Stress Time 4" = VAS4_1,
"Stress Time 5" = VAS5_1,
splitby =~ FL_11_DO,
na.rm = FALSE)knitr::kable(tab, caption = "") %>%
kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
kable_paper()| . | ControlCondition | StressCondition |
|---|---|---|
| n = 72 | n = 74 | |
| Stress Time 1 | ||
| 13.9 (18.7) | 20.9 (27.1) | |
| Stress Time 2 | ||
| 12.0 (18.5) | 41.5 (35.4) | |
| Stress Time 3 | ||
| 12.2 (23.0) | 20.1 (26.4) | |
| Stress Time 4 | ||
| 24.0 (29.1) | 29.6 (34.9) | |
| Stress Time 5 | ||
| 18.3 (22.7) | 22.3 (30.6) |
Figure 1
Sur cette figure, on représente la densité de la variable stress à chaque condition et à chaque temps.
data1 %>%
ggplot(aes(x = Stress))+
geom_density(aes(fill = FL_11_DO), alpha = 0.5)+
facet_grid(FL_11_DO ~ Time)+
theme_classic()+
scale_fill_jama()+
theme(legend.position = "none")
Figure 2
Sur cette figure, nous représentons la variable stress à chaque point dans le temps à l’aide d’un boxplot. Les deux conditions (stress et contrôle) sont séparées. Les points correspondent au niveau de stress de chaque individu et sont reliés à dans le temps par une ligne.
data1 %>%
ggplot(aes(x = Time, y = Stress))+
geom_point(size = 0.3, alpha = 0.25)+
geom_boxplot(aes(fill = Time), outlier.shape = NA, alpha = 0.65)+
geom_line(aes(group = ID), alpha = 0.25, size = 0.25)+
facet_wrap(~FL_11_DO)+
theme_bw()+
scale_fill_jama()+
theme(legend.position = "none")
Figure 3
Cette dernière figure est la même que la précédente sans les points et les lignes.
data1 %>%
ggplot(aes(x = Time, y = Stress))+
geom_boxplot(aes(fill = FL_11_DO), alpha = 0.5, outlier.shape = NA)+
theme_bw()+
scale_fill_jama()+
labs(fill = "Condition")
Modélisation
Dans cette section, nous cherchons à déterminer si les différences
individuelles que nous observons avec les statistiques descriptives
(médianes, moyennes, figures) sont généralisables. Pour ce faire, nous
utiliserons un modèle mixte afin de tester l’effet du temps et de la
condition (leur interaction) sur le score de stress.
L’équation du modèle est la suivante : Stress = Time*Condition +
(1|ID)
Test global
Dans un premier temps, nous testons l’effet global de chaque
variable. Les valeurs p associées à la significativité globale de chaque
coefficient sont inférieures à 0.05, le seuil de significativité. Cela
indique qu’il existe un effet du temps, de la condition et de leur
interaction sur le score de stress.
On peut lire la pvaleur associée au test de significativité de la
variables dans la dernière colonne du tableau suivant
model <- lmerTest::lmer(Stress ~ Time*FL_11_DO + (1|ID), data = data1)
# summary(model)
anova(model)## Type III Analysis of Variance Table with Satterthwaite's method
## Sum Sq Mean Sq NumDF DenDF F value Pr(>F)
## Time 14632.0 3658.0 4 566.22 12.6562 7.168e-10 ***
## FL_11_DO 2408.6 2408.6 1 143.72 8.3335 0.004493 **
## Time:FL_11_DO 16254.5 4063.6 4 566.22 14.0596 6.048e-11 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1Comparaison des deux groupes à chaque point temps
Dans cette partie, notre objectif est de comparer les deux groupes à chaque point dans le temps. Nous observons une seule différence significative entre les deux groupes, qui se produit au temps T2. À ce moment-là, le groupe “stressé” présente une valeur moyenne estimée du score de stress supérieure à 29,57 par rapport au groupe “contrôle” (p-value < 0,0001).
emm <- emmeans(model, ~ FL_11_DO | Time)
contrast(emm, interaction = c("pairwise"))## Time = 1:
## FL_11_DO_pairwise estimate SE df t.ratio p.value
## ControlCondition - StressCondition -6.93 4.53 286 -1.530 0.1272
##
## Time = 2:
## FL_11_DO_pairwise estimate SE df t.ratio p.value
## ControlCondition - StressCondition -29.57 4.53 286 -6.523 <.0001
##
## Time = 3:
## FL_11_DO_pairwise estimate SE df t.ratio p.value
## ControlCondition - StressCondition -8.31 4.61 302 -1.803 0.0724
##
## Time = 4:
## FL_11_DO_pairwise estimate SE df t.ratio p.value
## ControlCondition - StressCondition -5.62 4.53 286 -1.240 0.2159
##
## Time = 5:
## FL_11_DO_pairwise estimate SE df t.ratio p.value
## ControlCondition - StressCondition -4.03 4.53 286 -0.890 0.3744
##
## Degrees-of-freedom method: kenward-rogerCompararaison des temps pour chaque groupe
Dans cette section, l’objectif est de comparer les valeurs du score
de stress entre les différents moments temporels pour chaque groupe.
J’ai effectué des comparaisons entre les niveaux de stress d’un temps
par rapport au temps précédent.
Nous observons qu’il existe une différence significative pour le groupe
contrôle au temps 4 par rapport aux temps 3 et 5.
De plus, nous constatons qu’il y a une différence significative à chaque
point dans le temps pour le groupe “stressé”.
emm2 <- emmeans(model, ~ Time | FL_11_DO)
contrasts <- list("T1 vs T2" = c(1, -1, 0, 0, 0),
"T2 vs T3" = c(0, 1, -1, 0, 0),
"T3 vs T4" = c(0, 0, 1, -1, 0),
"T4 vs T5" = c(0, 0, 0, 1, -1))
contrast(emm2, contrasts)## FL_11_DO = ControlCondition:
## contrast estimate SE df t.ratio p.value
## T1 vs T2 1.98611 2.83 566 0.701 0.4836
## T2 vs T3 -0.00571 2.88 567 -0.002 0.9984
## T3 vs T4 -12.02207 2.88 567 -4.169 <.0001
## T4 vs T5 5.69444 2.83 566 2.010 0.0449
##
## FL_11_DO = StressCondition:
## contrast estimate SE df t.ratio p.value
## T1 vs T2 -20.64865 2.79 566 -7.388 <.0001
## T2 vs T3 21.25137 2.87 568 7.407 <.0001
## T3 vs T4 -9.33245 2.87 568 -3.253 0.0012
## T4 vs T5 7.28378 2.79 566 2.606 0.0094
##
## Degrees-of-freedom method: kenward-rogerFigure finale
Voici la figure final qui représente la valeur marginale estimée du score de stress par condition et par temps avec un interval de confiance.
interactions::cat_plot(model,
pred = "Time",
modx = "FL_11_DO",
interval = TRUE,
y.label = "Estimated Marginal Mean Stress Score",
x.label = "Time",
legend.main = "Condition:",
modx.labels = c("Control", "Stress"),
colors = c("gray40", "black"),
point.shape = TRUE,
pred.point.size = 5,
dodge.width = .3,
errorbar.width = .25,
geom = "line") +
theme_bw() +
theme(legend.key.width = unit(2, "cm"),
legend.background = element_rect(color = "Black"),
legend.position = c(1, 0.72),
legend.justification = c(1.1, -0.1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(from = 0, to = 50, by = 10))+
labs(title = "Modelisation results")
Etude ashamed
Dans cette première partie, nous décrivons la variable ashamed à chaque point dans le temps. Dans la section suivante, nous procéderons à de l’inférence statistique pour déterminer si ces différences sont dues uniquement à “l’effet du hasard”.
Description
data1 <- data %>%
dplyr::select(ID, FL_11_DO, VAS1_4, VAS2_4, VAS3_4, VAS4_4, VAS5_4) %>%
tidyr::pivot_longer(cols = c("VAS1_4", "VAS2_4", "VAS3_4", "VAS4_4", "VAS5_4"), names_to = "Time", values_to = "Ashamed") %>%
dplyr::mutate(Time = Time %>%
factor %>%
forcats::fct_recode("1" = "VAS1_4", "2" = "VAS2_4", "3" = "VAS3_4",
"4" = "VAS4_4", "5" = "VAS5_4"))Table 1
Dans ce premier tableau, j’ai représenté la valeur moyenne ashamed pour chaque groupe à chaque point dans le temps, accompagnée de l’écart-type entre parenthèses. On constate que la moyenne de ashamed est plus élevée pour le groupe stressé au temps 1, 2, 3, 4 ; sauf au temps 5.
tab <- data %>%
furniture::table1("Ashamed Time 1" = VAS1_4,
"Ashamed Time 2" = VAS2_4,
"Ashamed Time 3" = VAS3_4,
"Ashamed Time 4" = VAS4_4,
"Ashamed Time 5" = VAS5_4,
splitby =~ FL_11_DO,
na.rm = FALSE)knitr::kable(tab, caption = "") %>%
kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
kable_paper()| . | ControlCondition | StressCondition |
|---|---|---|
| n = 72 | n = 74 | |
| Ashamed Time 1 | ||
| 4.8 (16.4) | 6.3 (18.3) | |
| Ashamed Time 2 | ||
| 5.2 (16.9) | 17.3 (24.9) | |
| Ashamed Time 3 | ||
| 4.8 (17.1) | 6.1 (16.8) | |
| Ashamed Time 4 | ||
| 11.1 (24.6) | 13.3 (25.9) | |
| Ashamed Time 5 | ||
| 8.6 (19.5) | 8.2 (19.4) |
Figure 1
Sur cette figure, nous représentons la variable ashamed à chaque point dans le temps à l’aide d’un boxplot. Les deux conditions (stress et contrôle) sont séparées. Les points correspondent au niveau de ashamed de chaque individu et sont reliés à dans le temps par une ligne.
data1 %>%
ggplot(aes(x = Time, y = Ashamed))+
geom_point(size = 0.3, alpha = 0.25)+
geom_boxplot(aes(fill = Time), outlier.shape = NA, alpha = 0.65)+
geom_line(aes(group = ID), alpha = 0.25, size = 0.25)+
facet_wrap(~FL_11_DO)+
theme_bw()+
scale_fill_jama()+
theme(legend.position = "none")
Figure 2
data1 %>%
ggplot(aes(x = Time, y = Ashamed))+
geom_boxplot(aes(fill = FL_11_DO), alpha = 0.5, outlier.shape = NA)+
theme_bw()+
scale_fill_jama()+
labs(fill = "Condition")
Modélisation
L’équation du modèle est la suivante : Ashamed = Time*Condition + (1|ID)
Test global
Dans un premier temps, nous testons l’effet global de chaque variable. Les valeurs p associées à la significativité globale du temps et de l’intéraction temps-condition sont inférieures à 0.05, le seuil de significativité. Cela indique qu’il existe un effet du temps, et de l’interaction sur la variable ashamed.
model <- lmerTest::lmer(Ashamed ~ Time*FL_11_DO + (1|ID), data = data1)
# summary(model)
anova(model)## Type III Analysis of Variance Table with Satterthwaite's method
## Sum Sq Mean Sq NumDF DenDF F value Pr(>F)
## Time 5187.9 1296.98 4 566.07 9.1021 3.941e-07 ***
## FL_11_DO 229.8 229.79 1 143.65 1.6127 0.2062
## Time:FL_11_DO 3489.5 872.36 4 566.07 6.1222 7.928e-05 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1Comparaison des deux groupes à chaque point temps
Dans cette partie, notre objectif est de comparer les deux groupes à chaque point dans le temps. Nous observons une seule différence significative entre les deux groupes, qui se produit au temps T2 (p-value < 0,0001).
emm <- emmeans(model, ~ FL_11_DO | Time)
contrast(emm, interaction = c("pairwise"))## Time = 1:
## FL_11_DO_pairwise estimate SE df t.ratio p.value
## ControlCondition - StressCondition -1.574 3.38 262 -0.466 0.6419
##
## Time = 2:
## FL_11_DO_pairwise estimate SE df t.ratio p.value
## ControlCondition - StressCondition -12.145 3.38 262 -3.592 0.0004
##
## Time = 3:
## FL_11_DO_pairwise estimate SE df t.ratio p.value
## ControlCondition - StressCondition -2.807 3.43 276 -0.818 0.4142
##
## Time = 4:
## FL_11_DO_pairwise estimate SE df t.ratio p.value
## ControlCondition - StressCondition -2.187 3.38 262 -0.647 0.5182
##
## Time = 5:
## FL_11_DO_pairwise estimate SE df t.ratio p.value
## ControlCondition - StressCondition 0.395 3.38 262 0.117 0.9070
##
## Degrees-of-freedom method: kenward-rogerCompararaison des temps pour chaque groupe
Nous observons qu’il existe une différence significative pour le groupe contrôle au temps 4 par rapport aux temps 3. De plus, nous constatons qu’il y a une différence significative à chaque point dans le temps pour le groupe “stressé”.
emm2 <- emmeans(model, ~ Time | FL_11_DO)
contrasts <- list("T1 vs T2" = c(1, -1, 0, 0, 0),
"T2 vs T3" = c(0, 1, -1, 0, 0),
"T3 vs T4" = c(0, 0, 1, -1, 0),
"T4 vs T5" = c(0, 0, 0, 1, -1))
contrast(emm2, contrasts)## FL_11_DO = ControlCondition:
## contrast estimate SE df t.ratio p.value
## T1 vs T2 -0.389 1.99 566 -0.195 0.8451
## T2 vs T3 0.653 2.02 567 0.323 0.7472
## T3 vs T4 -6.570 2.02 567 -3.244 0.0012
## T4 vs T5 2.444 1.99 566 1.229 0.2197
##
## FL_11_DO = StressCondition:
## contrast estimate SE df t.ratio p.value
## T1 vs T2 -10.959 1.96 566 -5.585 <.0001
## T2 vs T3 9.991 2.01 567 4.959 <.0001
## T3 vs T4 -5.950 2.01 567 -2.954 0.0033
## T4 vs T5 5.027 1.96 566 2.562 0.0107
##
## Degrees-of-freedom method: kenward-rogerFigure finale
Voici la figure final qui représente la valeur marginale estimée de ashamed par condition et par temps avec un interval de confiance.
interactions::cat_plot(model,
pred = "Time",
modx = "FL_11_DO",
interval = TRUE,
y.label = "Estimated Marginal Mean Ashamed Score",
x.label = "Time",
legend.main = "Condition:",
modx.labels = c("Control", "Stress"),
colors = c("gray40", "black"),
point.shape = TRUE,
pred.point.size = 5,
dodge.width = .3,
errorbar.width = .25,
geom = "line") +
theme_bw() +
theme(legend.key.width = unit(2, "cm"),
legend.background = element_rect(color = "Black"),
legend.position = c(1, 0.72),
legend.justification = c(1.1, -0.1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(from = 0, to = 50, by = 10))+
labs(title = "Modelisation results")
Etude de Threatened
Nous décrivons la variable Threatened à chaque point dans le temps.
Description
data1 <- data %>%
dplyr::select(ID, FL_11_DO, VAS1_5, VAS2_5, VAS3_5, VAS4_5, VAS5_5) %>%
tidyr::pivot_longer(cols = c("VAS1_5", "VAS2_5", "VAS3_5", "VAS4_5", "VAS5_5"), names_to = "Time", values_to = "Threatened") %>%
dplyr::mutate(Time = Time %>%
factor %>%
forcats::fct_recode("1" = "VAS1_5", "2" = "VAS2_5", "3" = "VAS3_5",
"4" = "VAS4_5", "5" = "VAS5_5"))Table 1
Dans ce premier tableau, j’ai représenté la valeur moyenne de Threatened pour chaque groupe à chaque point dans le temps, accompagnée de l’écart-type entre parenthèses. On constate que la moyenne de Threatened est plus élevée pour le groupe stressé à chaque point dans le temps, y compris au temps 1.
tab <- data %>%
furniture::table1("Threatened Time 1" = VAS1_5,
"Threatened Time 2" = VAS2_5,
"Threatened Time 3" = VAS3_5,
"Threatened Time 4" = VAS4_5,
"Threatened Time 5" = VAS5_5,
splitby =~ FL_11_DO,
na.rm = FALSE)knitr::kable(tab, caption = "") %>%
kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
kable_paper()| . | ControlCondition | StressCondition |
|---|---|---|
| n = 72 | n = 74 | |
| Threatened Time 1 | ||
| 2.5 (10.0) | 4.3 (13.0) | |
| Threatened Time 2 | ||
| 2.8 (11.1) | 19.0 (27.9) | |
| Threatened Time 3 | ||
| 2.5 (10.3) | 5.8 (16.2) | |
| Threatened Time 4 | ||
| 3.2 (7.4) | 9.4 (21.2) | |
| Threatened Time 5 | ||
| 4.2 (9.6) | 6.1 (16.3) |
Figure 1
data1 %>%
ggplot(aes(x = Time, y = Threatened))+
geom_point(size = 0.3, alpha = 0.25)+
geom_boxplot(aes(fill = Time), outlier.shape = NA, alpha = 0.65)+
geom_line(aes(group = ID), alpha = 0.25, size = 0.25)+
facet_wrap(~FL_11_DO)+
theme_bw()+
scale_fill_jama()+
theme(legend.position = "none")
Figure 2
data1 %>%
ggplot(aes(x = Time, y = Threatened))+
geom_boxplot(aes(fill = FL_11_DO), alpha = 0.5, outlier.shape = NA)+
theme_bw()+
scale_fill_jama()+
labs(fill = "Condition")
Modélisation
L’équation du modèle est la suivante : Threatened = Time*Condition + (1|ID)
Test global
Dans un premier temps, nous testons l’effet global de chaque variable. Les valeurs p associées à la significativité globale de chaque coefficient sont inférieures à 0.05, le seuil de significativité. Cela indique qu’il existe un effet du temps, de la condition et de leur interaction de Threatened.
model <- lmerTest::lmer(Threatened ~ Time*FL_11_DO + (1|ID), data = data1)
# summary(model)
anova(model)## Type III Analysis of Variance Table with Satterthwaite's method
## Sum Sq Mean Sq NumDF DenDF F value Pr(>F)
## Time 5008.5 1252.11 4 566.78 11.8571 2.943e-09 ***
## FL_11_DO 858.2 858.19 1 144.18 8.1268 0.005002 **
## Time:FL_11_DO 5278.7 1319.67 4 566.78 12.4969 9.489e-10 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1Comparaison des deux groupes à chaque point temps
Nous observons deux différences statistiquements signficatives entre les deux groupes qui se produit à T2 et T4.
emm <- emmeans(model, ~ FL_11_DO | Time)
contrast(emm, interaction = c("pairwise"))## Time = 1:
## FL_11_DO_pairwise estimate SE df t.ratio p.value
## ControlCondition - StressCondition -1.82 2.57 316 -0.709 0.4791
##
## Time = 2:
## FL_11_DO_pairwise estimate SE df t.ratio p.value
## ControlCondition - StressCondition -16.22 2.57 316 -6.300 <.0001
##
## Time = 3:
## FL_11_DO_pairwise estimate SE df t.ratio p.value
## ControlCondition - StressCondition -3.57 2.62 334 -1.359 0.1750
##
## Time = 4:
## FL_11_DO_pairwise estimate SE df t.ratio p.value
## ControlCondition - StressCondition -6.18 2.57 316 -2.402 0.0169
##
## Time = 5:
## FL_11_DO_pairwise estimate SE df t.ratio p.value
## ControlCondition - StressCondition -1.85 2.57 316 -0.717 0.4740
##
## Degrees-of-freedom method: kenward-rogerCompararaison des temps pour chaque groupe
Pour le groupe des stressé, il existe deux différences significatives seulement entre le temps 1 et 2 ; et le temps 2 et 3.
emm2 <- emmeans(model, ~ Time | FL_11_DO)
contrasts <- list("T1 vs T2" = c(1, -1, 0, 0, 0),
"T2 vs T3" = c(0, 1, -1, 0, 0),
"T3 vs T4" = c(0, 0, 1, -1, 0),
"T4 vs T5" = c(0, 0, 0, 1, -1))
contrast(emm2, contrasts)## FL_11_DO = ControlCondition:
## contrast estimate SE df t.ratio p.value
## T1 vs T2 -0.292 1.71 566 -0.170 0.8648
## T2 vs T3 0.308 1.74 567 0.177 0.8597
## T3 vs T4 -0.683 1.74 567 -0.392 0.6952
## T4 vs T5 -1.042 1.71 566 -0.608 0.5433
##
## FL_11_DO = StressCondition:
## contrast estimate SE df t.ratio p.value
## T1 vs T2 -14.689 1.69 566 -8.695 <.0001
## T2 vs T3 12.963 1.73 568 7.476 <.0001
## T3 vs T4 -3.301 1.73 568 -1.904 0.0574
## T4 vs T5 3.297 1.69 566 1.952 0.0515
##
## Degrees-of-freedom method: kenward-rogerFigure finale
Voici la figure final qui représente la valeur marginale estimée de Threatened par condition et par temps avec un interval de confiance.
interactions::cat_plot(model,
pred = "Time",
modx = "FL_11_DO",
interval = TRUE,
y.label = "Estimated Marginal Mean Threatened Score",
x.label = "Time",
legend.main = "Condition:",
modx.labels = c("Control", "Stress"),
colors = c("gray40", "black"),
point.shape = TRUE,
pred.point.size = 5,
dodge.width = .3,
errorbar.width = .25,
geom = "line") +
theme_bw() +
theme(legend.key.width = unit(2, "cm"),
legend.background = element_rect(color = "Black"),
legend.position = c(1, 0.72),
legend.justification = c(1.1, -0.1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(from = 0, to = 50, by = 10))+
labs(title = "Modelisation results")
Etude de Self-secured
Nous décrivons la variable Self-secured à chaque point dans le temps.
Description
data1 <- data %>%
dplyr::select(ID, FL_11_DO, VAS1_6, VAS2_6, VAS3_6, VAS4_6, VAS5_6) %>%
tidyr::pivot_longer(cols = c("VAS1_6", "VAS2_6", "VAS3_6", "VAS4_6", "VAS5_6"), names_to = "Time", values_to = "Self_secured") %>%
dplyr::mutate(Time = Time %>%
factor %>%
forcats::fct_recode("1" = "VAS1_6", "2" = "VAS2_6", "3" = "VAS3_6",
"4" = "VAS4_6", "5" = "VAS5_6"))Table 1
Dans ce premier tableau, j’ai représenté la valeur moyenne de Self-secured pour chaque groupe à chaque point dans le temps, accompagnée de l’écart-type entre parenthèses. On constate que la moyenne de Self-secured est plus basse pour le groupe stressé à chaque point dans le temps, y compris au temps 1.
tab <- data %>%
furniture::table1("Self secured Time 1" = VAS1_6,
"Self secured Time 2" = VAS2_6,
"Self secured Time 3" = VAS3_6,
"Self secured Time 4" = VAS4_6,
"Self secured Time 5" = VAS5_6,
splitby =~ FL_11_DO,
na.rm = FALSE)knitr::kable(tab, caption = "") %>%
kable_styling(bootstrap_options = c("striped", "hover")) %>%
kable_paper()| . | ControlCondition | StressCondition |
|---|---|---|
| n = 72 | n = 74 | |
| Self secured Time 1 | ||
| 68.4 (27.3) | 63.1 (33.0) | |
| Self secured Time 2 | ||
| 69.8 (27.2) | 46.7 (36.3) | |
| Self secured Time 3 | ||
| 69.0 (30.0) | 58.4 (33.8) | |
| Self secured Time 4 | ||
| 62.1 (31.2) | 53.0 (36.7) | |
| Self secured Time 5 | ||
| 60.9 (30.0) | 57.0 (34.3) |
Figure 1
data1 %>%
ggplot(aes(x = Time, y = Self_secured))+
geom_point(size = 0.3, alpha = 0.25)+
geom_boxplot(aes(fill = Time), outlier.shape = NA, alpha = 0.65)+
geom_line(aes(group = ID), alpha = 0.25, size = 0.25)+
facet_wrap(~FL_11_DO)+
theme_bw()+
scale_fill_jama()+
theme(legend.position = "none")
Figure 2
data1 %>%
ggplot(aes(x = Time, y = Self_secured))+
geom_boxplot(aes(fill = FL_11_DO), alpha = 0.5, outlier.shape = NA)+
theme_bw()+
scale_fill_jama()+
labs(fill = "Condition")
Modélisation
L’équation du modèle est la suivante : Self-secured = Time*Condition + (1|ID)
Test global
Dans un premier temps, nous testons l’effet global de chaque variable. Les valeurs p associées à la significativité globale de chaque coefficient sont inférieures à 0.05, le seuil de significativité. Cela indique qu’il existe un effet du temps, de la condition et de leur interaction de Self-secured.
model <- lmerTest::lmer(Self_secured ~ Time*FL_11_DO + (1|ID), data = data1)
# summary(model)
anova(model)## Type III Analysis of Variance Table with Satterthwaite's method
## Sum Sq Mean Sq NumDF DenDF F value Pr(>F)
## Time 7960.5 1990.13 4 566.15 8.5222 1.108e-06 ***
## FL_11_DO 998.4 998.38 1 143.91 4.2753 0.04046 *
## Time:FL_11_DO 8450.1 2112.54 4 566.15 9.0464 4.352e-07 ***
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1Comparaison des deux groupes à chaque point temps
Nous observons deux différences statistiquements signficatives entre les deux groupes qui se produit à T2.
emm <- emmeans(model, ~ FL_11_DO | Time)
contrast(emm, interaction = c("pairwise"))## Time = 1:
## FL_11_DO_pairwise estimate SE df t.ratio p.value
## ControlCondition - StressCondition 5.36 5.34 211 1.005 0.3162
##
## Time = 2:
## FL_11_DO_pairwise estimate SE df t.ratio p.value
## ControlCondition - StressCondition 23.08 5.34 211 4.323 <.0001
##
## Time = 3:
## FL_11_DO_pairwise estimate SE df t.ratio p.value
## ControlCondition - StressCondition 8.52 5.39 219 1.579 0.1157
##
## Time = 4:
## FL_11_DO_pairwise estimate SE df t.ratio p.value
## ControlCondition - StressCondition 9.07 5.34 211 1.699 0.0908
##
## Time = 5:
## FL_11_DO_pairwise estimate SE df t.ratio p.value
## ControlCondition - StressCondition 3.98 5.34 211 0.747 0.4562
##
## Degrees-of-freedom method: kenward-rogerCompararaison des temps pour chaque groupe
Pour le groupe des stressé, il existe deux différences significatives à presque tous les temps sauf au temps 4 vs 5. Tandis que pour le groupe contrôle il existe un différence entre les temps 3 et 4.
emm2 <- emmeans(model, ~ Time | FL_11_DO)
contrasts <- list("T1 vs T2" = c(1, -1, 0, 0, 0),
"T2 vs T3" = c(0, 1, -1, 0, 0),
"T3 vs T4" = c(0, 0, 1, -1, 0),
"T4 vs T5" = c(0, 0, 0, 1, -1))
contrast(emm2, contrasts)## FL_11_DO = ControlCondition:
## contrast estimate SE df t.ratio p.value
## T1 vs T2 -1.40 2.55 566 -0.551 0.5820
## T2 vs T3 1.51 2.59 567 0.583 0.5600
## T3 vs T4 6.25 2.59 567 2.411 0.0162
## T4 vs T5 1.11 2.55 566 0.436 0.6628
##
## FL_11_DO = StressCondition:
## contrast estimate SE df t.ratio p.value
## T1 vs T2 16.31 2.51 566 6.493 <.0001
## T2 vs T3 -13.05 2.58 567 -5.058 <.0001
## T3 vs T4 6.80 2.58 567 2.638 0.0086
## T4 vs T5 -3.97 2.51 566 -1.581 0.1143
##
## Degrees-of-freedom method: kenward-rogerFigure finale
Voici la figure final qui représente la valeur marginale estimée de Self-secured par condition et par temps avec un interval de confiance.
interactions::cat_plot(model,
pred = "Time",
modx = "FL_11_DO",
interval = TRUE,
y.label = "Estimated Marginal Mean Self-secure Score",
x.label = "Time",
legend.main = "Condition:",
modx.labels = c("Control", "Stress"),
colors = c("gray40", "black"),
point.shape = TRUE,
pred.point.size = 5,
dodge.width = .3,
errorbar.width = .25,
geom = "line") +
theme_bw() +
theme(legend.key.width = unit(2, "cm"),
legend.background = element_rect(color = "Black"),
legend.position = c(1, 0.72),
legend.justification = c(1.1, -0.1)) +
scale_y_continuous(breaks = seq(from = 0, to = 50, by = 10))+
labs(title = "Modelisation results")
Corrélation
J’ai regardé la corrélation à chaque temps entre les différentes variables
T1
data1 <- data %>%
dplyr::select(VAS1_1, VAS1_4, VAS1_5, VAS1_6) %>%
dplyr::rename(Stress = VAS1_1,
Ashamed = VAS1_4,
Threatened = VAS1_5,
'Self secured' = VAS1_6,
)
M <- cor(data1)
corrplot::corrplot(M, type = "upper", order = "original",
tl.col = "black", tl.srt = 45, addCoef.col = "White")
T2
data1 <- data %>%
dplyr::select(VAS2_1, VAS2_4, VAS2_5, VAS2_6) %>%
dplyr::rename(Stress = VAS2_1,
Ashamed = VAS2_4,
Threatened = VAS2_5,
'Self secured' = VAS2_6,
)
M <- cor(data1)
corrplot::corrplot(M, type = "upper", order = "original",
tl.col = "black", tl.srt = 45, addCoef.col = "White")
T3
data1 <- data %>%
dplyr::select(VAS3_1, VAS3_4, VAS3_5, VAS3_6) %>%
dplyr::rename(Stress = VAS3_1,
Ashamed = VAS3_4,
Threatened = VAS3_5,
'Self secured' = VAS3_6,
) %>%
dplyr::filter(if_any(everything(), ~!is.na(.)))
M <- cor(data1)
corrplot::corrplot(M, type = "upper", order = "original",
tl.col = "black", tl.srt = 45, addCoef.col = "White")
T4
data1 <- data %>%
dplyr::select(VAS4_1, VAS4_4, VAS4_5, VAS4_6) %>%
dplyr::rename(Stress = VAS4_1,
Ashamed = VAS4_4,
Threatened = VAS4_5,
'Self secured' = VAS4_6,
) %>%
dplyr::filter(if_any(everything(), ~!is.na(.)))
M <- cor(data1)
corrplot::corrplot(M, type = "upper", order = "original",
tl.col = "black", tl.srt = 45, addCoef.col = "White")
T5
data1 <- data %>%
dplyr::select(VAS5_1, VAS5_4, VAS5_5, VAS5_6) %>%
dplyr::rename(Stress = VAS5_1,
Ashamed = VAS5_4,
Threatened = VAS5_5,
'Self secured' = VAS5_6,
) %>%
dplyr::filter(if_any(everything(), ~!is.na(.)))
M <- cor(data1)
corrplot::corrplot(M, type = "upper", order = "original",
tl.col = "black", tl.srt = 45, addCoef.col = "White")
ACP
Faire une ACP à chaque point temps. Penser à faire une AFM pour tenir en compte la composition temporelle.
T1
mat <- data %>%
dplyr::select(starts_with("PANAS1"), FL_11_DO)
names(mat) <- c("Upset", "Hostile", "Alert", "Ashamed", "Inspired", "Nervous", "Determined", "Attentive", "Afraid", "Active", "Group")
res.pca <- PCA(mat[,-11], scale.unit = TRUE, graph = FALSE)
fig1 <- fviz_pca_var(res.pca, col.var = "black")
fig1
T2
mat <- data %>%
dplyr::select(starts_with("PANAS2"), FL_11_DO)
names(mat) <- c("Upset", "Hostile", "Alert", "Ashamed", "Inspired", "Nervous", "Determined", "Attentive", "Afraid", "Active", "Group")
res.pca <- PCA(mat[,-11], scale.unit = TRUE, graph = FALSE)
fig1 <- fviz_pca_var(res.pca, col.var = "black")
fig1
T3
mat <- data %>%
dplyr::select(starts_with("PANAS3"))
names(mat) <- c("Upset", "Hostile", "Alert", "Ashamed", "Inspired", "Nervous", "Determined", "Attentive", "Afraid", "Active")
res.pca <- PCA(mat, scale.unit = TRUE, graph = FALSE)
fig1 <- fviz_pca_var(res.pca, col.var = "black")
fig1
T4
mat <- data %>%
dplyr::select(starts_with("PANAS4"))
names(mat) <- c("Upset", "Hostile", "Alert", "Ashamed", "Inspired", "Nervous", "Determined", "Attentive", "Afraid", "Active")
res.pca <- PCA(mat, scale.unit = TRUE, graph = FALSE)
fig1 <- fviz_pca_var(res.pca, col.var = "black")
fig1
T5
mat <- data %>%
dplyr::select(starts_with("PANAS5"))
names(mat) <- c("Upset", "Hostile", "Alert", "Ashamed", "Inspired", "Nervous", "Determined", "Attentive", "Afraid", "Active")
res.pca <- PCA(mat, scale.unit = TRUE, graph = FALSE)
fig1 <- fviz_pca_var(res.pca, col.var = "black")
fig1
AFM
mat <- data %>%
dplyr::select(starts_with("PANAS")) %>%
dplyr::select(matches("_1$"), matches("_2$"), matches("_3$"), matches("_4$"), matches("_5$"),
matches("_6$"), matches("_7$"), matches("_8$"), matches("_9$"), matches("_10$"))
MFA(mat, group = c(5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5), type = rep("c", 10),
name.group = c("Upset", "Hostile", "Alert", "Ashamed", "Inspired", "Nervous", "Determined", "Attentive", "Afraid", "Active"))## **Results of the Multiple Factor Analysis (MFA)**
## The analysis was performed on 146 individuals, described by 50 variables
## *Results are available in the following objects :
##
## name description
## 1 "$eig" "eigenvalues"
## 2 "$separate.analyses" "separate analyses for each group of variables"
## 3 "$group" "results for all the groups"
## 4 "$partial.axes" "results for the partial axes"
## 5 "$inertia.ratio" "inertia ratio"
## 6 "$ind" "results for the individuals"
## 7 "$quanti.var" "results for the quantitative variables"
## 8 "$summary.quanti" "summary for the quantitative variables"
## 9 "$global.pca" "results for the global PCA"